10장 랜덤 디지털 신호처리 1
서 론 랜덤 순서열의 효과적인 처리 주어진 필터나 프로세서 입력의 측정값을 알고 있을 때의 출력 값의 예측 서 론 평균 측정의 관점에서 신호나 잡음을 나타내는 랜덤 순서열 랜덤 순서열의 효과적인 처리 주어진 필터나 프로세서 입력의 측정값을 알고 있을 때의 출력 값의 예측 잡음에 섞인 신호를 부각시키기 위한 최적의 프로세서 설계 결정성 신호처리와 랜덤 신호처리 사이의 연계성 2
선형 프로세서의 응답 3 그림 10.1 랜덤 입력 순서열과의 디지털 컨벌루션 그림 10.1 랜덤 입력 순서열과의 디지털 컨벌루션 그림 10.2 디지털 선형 시불변 프로세서를 통과하는 신호의 통계 3
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예제 10.1 5
예제 10.2 그림 10.3 6
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입출력 자기상관 함수 그림 10.4 (a) 랜덤 입력 신호, (b) 선형 시불변 프로세서의 랜덤 출력, (c) 입력 자기 상관 함수, (d) 출력 자기 상관 함수, (e) y[n]의 1000개 샘플에 대한 출력 자기 상관 함수의 추정 (횡좌표: 320, 83 샘플) 8
백색잡음과 디지털 필터 그림 10.5 세 가지 백색잡음 순서열의 일부 (횡좌표: 320 샘플) 9
예제 10.3 1, -1, 1, -1, 1, -1 -1, 2, -3, 4, -5, 6, -5, 4, -3, 2, -1 10
그림 10.6 네 가지 디지털 필터의 임펄스 응답과 자기 상관 순서열 11
그림 10.7 그림 10.6의 네 필터에 의해 처리된 백색 잡음 (횡좌표: 320 샘플) 12
상호상관에 의한 시스템 식별 13 그림 10.8 상호 상관에 의한 선형 시불변 필터 확인 그림 10.9 비선형성이 있을 때의 상호 상관 13
잡음 및 신호 회복 14 그림 10.10 주파수 영역에서의 신호 회복 그림 10.11 백색 잡음에서의 협 대역 신호에 대한 시간 영역에서의 신호 회복 14
정합 필터 그림 10.12 정합 필터 15
예제 10.4 (a) 1 –1 2 3 (b) 3 2 –1 1 3 –1 3 15 3 –1 3 16
그림 10.13 잡음 하에서 반복되는 신호의 정합 필터 검출 17
예제 10.5 -1 –1 1 1 –1 1 1 –2 3 0 –3 2 1 –4 –1 2 1 (a) S:N 비 향상 (b) 1 –1 1 1 –1 –1 -1 –1 1 1 –1 1 1 –2 3 0 –3 2 1 –4 –1 2 1 S:N 비 향상 18
그림 10.14 모의 랜덤 이진 수열의 정합 필터 검출 19
신호의 평균 그림 10.15 신호의 평균 (횡좌표: 320, 50 샘플) 20